时空上下文抗遮挡视觉跟踪
[Abstract]:Objective the traditional visual tracking method only considers the feature extraction of the target itself and ignores the dense contextual information around the target. Once the feature information extraction of the target itself is difficult, it is easy to lead to the tracking failure. In order to solve the above problems, a spatio-temporal context-resistant visual tracking algorithm (STC-PF) is proposed. Methods first, the spatio-temporal context model is studied by using the spatio-temporal relationship between the target and the local region; then, the confidence diagram is calculated by the contextual priori model and the spatio-temporal context model. If the occlusion probability is less than the set threshold, the maximum probability position of the confidence chart is the target position, and if the occlusion probability is greater than the set threshold, the occlusion occurs. The target position and motion trajectory are estimated by subblock matching and particle filter to achieve different degree of anti-occlusion tracking. Results the experimental results show that the tracking success rate of STC-PF method is more than 80%, the center error is smaller than that of the original algorithm, and the STC-PF algorithm can improve the ability of resisting occlusion. The running speed is similar to the original algorithm, which is higher than the current popular algorithm. Conclusion the STC-PF algorithm can be used to track the visual targets in complex cases, such as illumination change, target rotation, occlusion and so on, and has a certain real-time and high efficiency. Especially in the case of object occlusion, it has good ability of resisting occlusion and fast running speed.
【作者单位】: 辽宁工程技术大学软件学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(61172144) 辽宁省教育厅科学技术研究一般项目(L2015216)~~
【分类号】:TP391.41
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,本文编号:2275234
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